مدل سازی فرایند تبدیل خشک متان به کمک پلاسما با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک

پیش بینی فراورده های (هیدروژن و کربن مونوکسید) تبدیل خشک متان به کمک پلاسما در فشار جوی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی شبیه سازی شد. داده های تجربی موردنیاز برای مدل سازی شبکه عصبی مصنوعی از یک واکنشگاه پلاسمایی تخلیه کرونا جمع آوری شد. اثر عامل های فرایندی (توان تخلیه پلاسما, دبی خوراک ورودی) بر کارایی تبدیل متان و گزینش پذیری نسبت به فراورده های مورد بررسی قرار گرفتند. شبکه پیش خور با الگوریتم پس انتشار خطا, تابع آموزش انتشار رو به عقب لونبرگ مارکوارت, تابع فعال سازی سیگموئیدی برای لایه مخفی و تابع فعال سازی خطی برای لایه خروجی, مناسب ترین شبکه عصبی به دست آمده در این پژوهش است. برای مثال, مدل شبکه عصبی مصنوعی تبدیل متان 25.12% و گزینش پذیری نسبت به هیدروژن و کربن مونوکسید به ترتیب 71.15% و 74.85% را در توان تخلیه 4 وات پیش بینی کرد که مقادیر خطای مدل برای درصد تبدیل متان, گزینش پذیری نسبت به هیدروژن و کربن مونوکسید به ترتیب برابر0.47 %, 1.2% و 0.2% است. برای رسیدن به شرایط بهینه عملیاتی در فرایند تبدیل از ترکیب الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی مصنوعی استفاده شد. نتیجه ها نشان دادند که شدت جریان خو.راک ورودی بهینه 175 میلی لیتر بر دقیقه و توان تخلیه بهینه 6 وات بود. در این شرایط درصد تبدیل متان 25.85% و گزینش پذیری نسبت به هیدروژن برابر 65.15% به دست آمد. اختلاف کوچک در شرایط عملیاتی بهینه بین مقادیر پیش بینی شده و تجربی, تایید می کند که مدل شبکه عصبی مصنوعی ترکیب شده با الگوریتم ژنتیک, ابزاری مناسب برای مدل سازی و بهینه سازی فرایند تبدیل خشک متان به کمک پلاسماست.